随笔分类 - Python
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摘要：一个非常常见的问题就是遇到的数据是多维度数据，维度过高会导致模型极度的复杂，折衷的法案就是降维，然后再Q聚类、分类、回归。降维强调在不损失准确性的前提下来降低维度（选出最优特征） PCA是最常见降维算法，它寻找线性不相关的特征子集（主要因子），另外还有LDA（Linear Discriminant
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摘要：Python：电商产品评论数据情感分析，jieba分词，LDA模型
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摘要：Python，聚类分析算法介绍，层次聚类算法、Kmeans聚类算法，sklearn模块中聚类方法、scipy模块中聚类方法介绍
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摘要：Python：电子商务网站用户行为分析及服务推荐，数据库操作、协同过滤算法
本文主要研究对象是北京某家法律网站，这是家电子商务类大型法律资讯网站，致力为用户提供丰富的法律信息与专业咨询服务，也为律师与律所提供有效的互联网整合营销解决方案，访问量剧增，数据信息量也大幅增长，面对大量信息用户无法及时从中获得自己需要的信息，信息使用效率越来越低；低效的信息供给是无法满足用户需求的，容易流失客户，基于此背景寻求用户行为分析及服务推荐系统开发。
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摘要：tensorflow，Kernel died, restarting，解决方案
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摘要：基于Python：Lasso方法、GM预测模型、神经网络预测模型之财政收入影响因素分析及预测
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摘要：《服务器系统负载分析及磁盘容量预测》，附带代码的学习、注释： 从该问题的分析思路看（有问题找方案）：建立磁盘容量使用的预警系统（避免宕机等）——>（问题背景：总容量大小基本不变，使用量根据负载情况变化）预测出某时刻的使用量——>预测使用量占比是否达到预警系统阈值——>根据阈值输出判断信号 从给出的数
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摘要：书中介绍太绕，甚至是不清楚的，在此记录一下学习体会！ 该例主要讲的是用户洗浴用水事件的识别问题（热水器数据），归结为0-1分类问题——这是全局观 按分析问题大的步骤： 数据探索性分析——>数据规约——>一次用水事件划分及阈值寻优——>特征工程/属性构造——>筛选洗浴事件（？）——>NN-Model
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摘要：JQData数据提取及MySQL简单操作——基于Python
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摘要：本文代码来之《数据分析与挖掘实战》，在此基础上补充完善了一下~ 代码是基于SVM的分类器Python实现，原文章节题目和code关系不大，或者说给出已处理好数据的方法缺失、源是图像数据更是不见踪影，一句话就是练习分类器（▼㉨▼メ） 源代码直接给好了K=30，就试了试怎么选的，挑选规则设定比较单一，有
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摘要：《Python数据分析与挖掘实战》这本书槽点慢慢，代码不全、错误、......此类种种。 文章思路还是有点意思的，稍微折腾、补充练习一下，在此分享一下，希望不吝赐教呢~ REF：在源代码基础上，合并补充，主要供了解函数用。 源代码及数据需要可自取：https://github.com/Luove/D
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